한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장인 김재수는 “슈퍼컴은 기술 패권 시대 국가 경쟁력과 직결된 인프라”라며 챗GPT와 같은 초거대 AI 언어모델의 성능을 좌우하는 슈퍼컴퓨터의 중요성을 강조했다. 현재 국내에서는 네이버 하이퍼클로바, 카카오브레인 KoGPT, LG그룹 엑사원 등 국내 AI 언어모델이 개발되고 있지만 세계적인 경쟁력을 가진 챗GPT와 격차를 보이고 있으며, 이는 슈퍼컴퓨터의 성능이 떨어지기 때문이다. 김 원장은 양자컴퓨터의 발전도 주시하며, 이를 이용한 데이터 기반 무기 정비체계 선진화에 나선다고 밝혔다.
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“산업 판도를 바꿀 초거대 인공지능(AI)의 속도는 슈퍼컴퓨터가 좌우합니다.”
김재수 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장(사진)은 19일 “슈퍼컴은 기술 패권 시대 국가 경쟁력과 직결된 인프라”라며 이렇게 말했다.KISTI는 고성능 슈퍼컴퓨터와 함께 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)를 운영하고 있는 공공기관이다.
챗GPT와 같은 초거대AI언어모델 성능은 파라미터가 많을수록 올라간다. 파라미터는 인간 뇌로 치면 신경세포 다발에 해당한다.GPT-3는 1750억 개 파라미터를 갖고 있다. 최근 발표된GPT-4의 파라미터는 공개되지 않았지만 조 단위가 넘을 것으로 예상된다. 이런 막대한 파라미터가 작동하려면 슈퍼컴이 필수다.
챗GPT에 대항할 국내AI언어모델로 네이버 하이퍼클로바, 카카오브레인KoGPT,LG그룹 엑사원 등이 있다.KISTI에 따르면 이들 모델은 여러 가지 한계로 챗GPT등 글로벌 수준엔 못 미친다. 대표적인 한계 중 하나가 슈퍼컴퓨터의 성능이다.
매년 반기별로 발표되는 슈퍼컴 순위에 따르면 지난해 11월 기준 세계 1위 슈퍼컴은 미국의 ‘프런티어’다. 873만112개 코어와 1102페타플롭스(1PF: 초당 1000조 번 연산) 성능을 갖췄다. 한국 기상청의 쌍둥이 슈퍼컴 구루·마루(18페타플롭스),KISTI의 누리온(13.93페타플롭스)은 명함도 못 내밀 정도로 격차가 크다.
김 원장은 “2019년 11월 14위였던 누리온 세계 랭킹이 작년 11월 46위로 곤두박질쳤다”며 “각국의 슈퍼컴 성능 증가 속도가 너무 빠르기 때문”이라고 말했다. 올해부터 6년간 약 3000억원을 들여 구축하는 슈퍼컴 6호기 목표 성능은 600페타플롭스다. 그는 “최근 한국 증시를 달구고 있는 2차전지 산업 관련 신소재 검증, 차세대 반도체 구조 설계 등도 모두 슈퍼컴으로 효율을 높일 수 있는 작업”이라고 덧붙였다.
김 원장이 요즘 가장 주시하는 기술은 양자컴퓨터다. 양자컴퓨터는 디지털 비트(0 또는 1)와 달리 0과 1 사이 확률적으로 변하는 비트(큐비트)를 쓴다. 양자컴은 이론상 슈퍼컴보다 수억 배 이상 빠른 연산이 가능하다.
구글,IBM, 마이크로소프트(MS), 인텔 등 글로벌 빅테크 기업이 제각기 방식으로 양자컴 개발에 한창이다. 모두 챗GPT와 같이 ‘자연어 이해와 생성 기술(NLP·자연어 처리)’을 세계에서 주도해온 기업이다. 김 원장은 “작년을 기점으로 양자컴 개발 속도가 어마어마해졌다”며 “양자컴과 초거대AI가 결합되면 파급력은 상상할 수도 없을 것”이라고 했다.
김 원장은 예전 공군 전산장교 재직 경험을 살려 최근 국방부, 방위사업청 등과 함께 데이터 기반 무기 정비체계 선진화에 나섰다. 법무부 출입국관리사무소,KOTRA, 농촌진흥청 등 빅데이터 분석 수요가 높아지고 있는 공공 기관 지원도 늘리고 있다.
김진형 전 AI연구원장은 산업경쟁력포럼에서 “챗GPT를 인류에 도움을 주는 ‘도구’로 활용하는 게 중요하며, 인공지능과 사람이 ‘원팀’이 돼야 한다”고 밝혔다. 이날 포럼에서는 전문가들이 챗GPT가 바꿀 세상에 대한 대비와 저작권, 신뢰성 문제 등을 논의하며, 응용프로그램인터페이스(API) 공개로 인해 챗GPT가 검색 포털 지위를 위협할 것이라는 의견도 나왔다. 이를 위한 규제 방안 마련과 함께 생성 AI라는 ‘불’을 유용하게 활용할 수 있도록 위험성을 인지하고 준수사항을 명확히 만들어야 한다는 점이 강조되었다.
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“인공지능(AI)과 사람이 ‘원팀’이 돼야 합니다.”
김진형 전AI연구원장은 19일 서울 마포동 현대빌딩에서 국가미래연구원 주최로 열린 제67회 산업경쟁력포럼에서 “생성형AI인 챗GPT를 인류에 도움을 주는 ‘도구’로 활용하는 게 중요하다”며 이같이 말했다. 이날 포럼은 ‘챗GPT와 함께하는 4차 산업혁명’이란 주제로 열렸다. 이날 포럼에서 전문가들은 “챗GPT가 바꿀 세상에 인류가 미리 대비해야 한다”고 입을 모았다.
이들은 챗GPT가 구글과 같은 검색 포털 지위를 위협할 것이라고 봤다. 응용프로그램인터페이스(API) 공개로 챗GPT가 전방위적으로 확산되고 있어서다. 스타트업 투블럭에이아이의 조영환 대표는 “챗GPT화면 안에서 뭐든 가능해지면서 검색보다 채팅이 우선시될 전망”이라며 “다국어 대화가 가능해 언어적인 장벽이 완전히 사라지는 세상이 올 것”이라고 내다봤다.
챗GPT가 학습하거나 만들어내는 데이터의 저작권과 신뢰성 문제는 풀어야 할 과제로 꼽혔다. 미국과 유럽은 이 문제를 두고 생성AI를 규제하는 방안 마련에 들어갔다. 김형철 소프트웨어정책연구소장은 “챗GPT의 악용 가능성을 경계해야 한다”면서도 “인류가 불을 발견한 뒤 과거로 돌아갈 수 없게 된 것처럼 생성AI라는 ‘불’을 유용하게 활용할 수 있도록 위험성을 인지하고 준수사항을 명확히 만들어야 한다”고 했다.
삼성카드가 CJ올리브네트웍스, 네이버클라우드, NICE평가정보, 롯데멤버스와 데이터 얼라이언스 업무협약을 맺고 데이터 시장을 선점하기 위한 포석을 강화한다. 각 회사는 보유한 데이터를 공유하고 상품 및 서비스 개발, 사업 공동 진출 등에서 협력할 예정이다. 이번 협약으로 국내 데이터 시장의 기업 간 합종연횡이 활발해질 것으로 예상된다.
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삼성카드(사장 김대환·사진 가운데)가 네이버클라우드,CJ올리브네트웍스 등과 손잡고 공동으로 데이터 사업에 진출한다. 연간 25조원에 달하는 데이터 시장을 선점하기 위한 포석으로 분석된다.
삼성카드는CJ올리브네트웍스 네이버클라우드NICE평가정보 롯데멤버스와 ‘데이터 얼라이언스’ 업무협약(MOU)을 19일 맺었다. 데이터 얼라이언스는 데이터 상품과 서비스 개발, 사업 공동 진출 등에서 협력하는 동맹이다.
회원 1260만 명을 보유한 삼성카드는 카드 결제, 소비 데이터, 회원 및 가맹점 분석 데이터 등에 관한 분석력을 갖추고 있다. 최근에는 금융위원회로부터 민간 데이터 전문기관으로 예비 지정되기도 했다.
CJ그룹의 시스템통합(SI) 계열사CJ올리브네트웍스는 온라인 쇼핑을 기반에 둔 물류 데이터를 공급할 예정이다. 네이버클라우드는 국내 최대 포털서비스인 네이버의 검색, 관심사, 트렌드 정보를 클라우드 데이터 분석 플랫폼을 통해 제공하는 역할을 한다.
NICE평가정보는 개인의 신용·소득 정보뿐 아니라 상권, 유통, 온라인 판매자 등 제휴사 정보를 보유하고 있다. 롯데멤버스는 4200만 명에 달하는 엘포인트 회원의 유통, 외식 등 소비 데이터에 강점이 있다는 평가를 받는다.
국내 데이터 시장이 빠르게 성장하면서 시장을 선점하기 위한 기업 간 합종연횡도 활발해지고 있다.
인공지능 기술 경쟁에서 빅테크 기업들의 경쟁이 격화하면서, 반도체 설계 전문 기업인 엔비디아가 큰 수혜를 받을 것으로 예상된다. 엔비디아는 생성형 인공지능에 필요한 그래픽 처리 장치(GPU)를 가장 잘 설계하는 회사로 평가받는다. 이에 따라 엔비디아의 AI 반도체 경쟁력이 부각되고, AI 관련 기업들도 엔비디아와의 협력을 추진 중이다. 최근 HSBC의 프랭크 리 기술연구책임자는 엔비디아에 대한 투자 의견을 '축소'에서 '매수'로 2단계 상향 조정했다. 이에 따라 엔비디아의 주가는 전날 대비 2.46% 상승한 276.67달러로 마감하며 52주 만에 최고가를 기록했다.
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구글과 마이크로소프트(MS) 등 빅테크들의 인공지능(AI) 기술 경쟁이 격화하는 가운데 팹리스(반도체 설계전문) 기업 엔비디아가 최대 수혜 기업으로 주목받고 있다. 엔비디아는 생성형AI에 필요한 그래픽처리장치(GPU)를 가장 잘 설계하는 회사로 평가받는다.
18일(현지시간) 로이터통신 등에 따르면 프랭크 리HSBC기술연구책임자는 엔비디아에 대한 투자 의견을 ‘축소’에서 ‘매수’로 2단계 상향 조정했다. 엔비디아를 부정적으로 평가한 유일한 애널리스트였던 그는 투자자 의견서에 “패배를 인정한다(We’rethrowinginthetowel)”는 표현을 썼다.
그는 “데이터센터의 둔화에 너무 집중했지만 정말 놀라운 것은AI반도체의 가격 책정력이었다”고 털어놨다. 그러면서 엔비디아의AI용GPU가격은 게임용GPU평균 가격보다 10~20배 이상 높을 수 있다고 설명했다. 프랭크는 목표주가를 175달러에서 355달러로 높였다. 2024 회계연도 매출과 주당 순이익 추정치도 각각 18%, 20% 상향 조정했다.
엔비디아의AI반도체 경쟁력이 부각되면서AI관련 기업들도 앞다퉈 엔비디아와의 협력을 추진 중이다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)도 엔비디아와 손잡았다. 머스크는 지난 17일 폭스뉴스와의 인터뷰에서 “진실(truth)GPT라는 이름으로 우주의 본질을 이해하려고 노력하는 최대의 진실 추구AI를 시작할 것”이라며AI개발을 공식화했다. 머스크는 지난달 초 미국 네바다주에 ‘X.AI’라는 이름의 법인 설립을 등록했다. 이를 위해 엔비디아의GPU수천 개를 구입하는 계약을 맺은 것으로 알려졌다.
엔비디아가AI반도체 시장에서 앞서나가고 있지만 후발 주자들의 추격도 만만치 않다. 엔비디아GPU에 의존하는MS역시 2019년부터 자체AI반도체를 개발하고 있는 것으로 전해졌다. 기술 전문매체 더인포메이션은MS가 챗GPT개발사인 오픈AI와의 소규모 그룹에서 이 반도체를 테스트하고 있다고 18일 보도했다.
다만MS가 개발한 반도체가 엔비디아를 위협할 수준은 아니라는 게 업계의 평가다. 시장조사업체 J골드어소시에이츠의 잭 골드 애널리스트는 “MS의AI반도체는 고비용의 엔비디아 옵션이 필요하지 않거나 원하지 않는 다양한 고객에게 더 저렴한 옵션을 제공하기 위한 것”이라고 분석했다.
엔비디아는 이날 총 110억달러(약 14조4980억원) 거래되며 뉴욕증권거래소 최고 인기주로 떠올랐다. 주가도 전날보다 6.65달러(2.46%) 오른 276.67달러로 마감했다. 52주 만에 최고가다. 올해 초 143.15달러보다는 88.6% 상승했다.
온라인 중고거래 사기 수법이 발전하고 있다. 구매자가 물건을 받아야 돈이 지급되는 네이버 안전결제 사이트를 허위로 만들어 돈을 가로채는 신종 사기가 있다. 이러한 사기로 인해 네이버 아이디, 비밀번호, 휴대폰 번호 등이 노출될 우려가 있으며, 최근에는 이와 같은 방법으로 사기를 당한 피해 사례가 늘고 있다. 경찰은 판매자가 안전거래를 하자며 온라인 주소를 보내는 방식의 거래는 사기일 가능성이 높다고 조언하고 있다. 중고거래 규모가 커지면서 사기 피해 금액도 증가하고 있다.
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온라인 중고거래 사기 수법이 진화하고 있다. 최근엔 구매자가 물건을 배송받아야 돈이 지급되는 네이버 안전결제 사이트를 허위로 만들어 돈을 가로채는 신종 사기 피해가 잇따르고 있다. 이 과정에서 네이버 아이디와 비밀번호, 휴대폰 번호 등이 노출돼 2차 피해도 우려되고 있다.
○온라인 중고거래 신종사기 기승
19일 서울 서초경찰서에 따르면 네이버의 중고거래 카페인 중고나라에서 비슷한 유형의 사기 피해를 당했다는 신고가 50건 넘게 접수됐다. 피해자들은 중고거래 과정에서 사기범이 보낸 온라인 주소에 접속해 화면에 표시된 계좌로 돈을 입금했지만 물건을 받지 못했다. 경찰 관계자는 “사기범이 보낸 사이트 화면과 네이버페이 안전결제 사이트가 외관상 비슷해 피해자들이 안심하고 돈을 보냈다”고 했다.
안전결제 거래란 판매자에게 직접 입금하는 게 아니라 거래 중개 사이트에 입금하는 방식이다. 판매자는 구매자가 물건을 받아 거래를 확정한 뒤 돈을 받을 수 있다.
중고나라에서 명품 가방을 구매하려다가 돈을 떼인 강모씨(33)도 안심결제 피해자 중 한 명이다. 강씨는 지난 12일 프랑스 명품 브랜드인 르메르 가방을 58만원에 판매한다는 글을 보고 A씨에게 메시지를 보냈다. A씨는 곧바로 “거래가 가능하다”며 “안전결제를 이용하자”고 강씨를 안심시켰다.
이후 과정은 정상적인 네이버페이 방식과 조금 달랐다. 통상 안전결제는 판매 게시글에서 ‘구매하기’를 누르면 가상 계좌가 나온다. 예금주는 네이버페이다.
하지만 A씨는 온라인 주소를 따로 보냈다. 해당 주소는 네이버페이 안전결제 화면과 비슷하게 만들어진 가짜 사이트였다. 강씨는 “네이버 아이디와 비밀번호를 입력하는 등 별다른 차이점을 느끼지 못했다”며 “사기를 당하고 있다는 생각을 전혀 하지 못했다”고 말했다.
돈을 받자마자 A씨는 태도를 바꿨다. “수수료가 들어오지 않아 물건을 보낼 수 없다”며 추가 입금을 요구했다. 강씨가 환불을 요구하자 A씨는 잠적했다.
○휴대폰, 비번 노출로 추가 피해 우려
강씨와 같은 방법으로 사기를 당한 피해 사례는 최근 들어 부쩍 늘고 있다. 경찰은 피해자들이 돈을 보낸 계좌번호와 예금주명이 오모씨인 점을 확인했다. 지금까지는 동일범의 소행으로 보고 있다. 신고자들의 피해액은 적게는 수십만원에서 많게는 1000만원대에 달한다. 경찰은 아직 피해 신고를 하지 않은 사람이 더 있을 것으로 보고 있다. 2차 피해도 우려된다. 강씨는 네이버 아이디와 비밀번호는 물론 집 주소와 휴대폰 번호까지 모두 가짜 사이트에 입력했다.
경찰은 서울과 경기 동탄, 충남 논산, 경북 경산 등 전국에서 피해자들의 신고가 이어지고 있어 사건을 한 곳으로 이첩해 수사할 예정인 것으로 전해졌다. 경찰은 판매자가 안전거래를 하자며 온라인 주소를 보내는 방식의 거래는 사기일 가능성이 높다고 조언한다. 예금주가 네이버페이가 아니라 개인 이름이면 사기 가능성이 더 높아진다. 경찰 관계자는 “일단 해당 계좌로 돈을 입금하면 사실상 돌려받을 길이 없다”며 “경찰의 영장 없이는 계좌 지급정지 등도 불가능해 입금 전에 확인해야 한다”고 말했다.
중고거래 규모가 커지면서 사기 피해 금액도 급증하고 있다. 유동수 더불어민주당 의원이 경찰청으로부터 제출받은 자료에 따르면 중고거래 사기 피해 금액은 2020년 897억5400만원에서 2021년 3606억100만원으로 네 배 넘게 증가했다.
월가 투자대가 슈워츠먼 블랙스톤 회장 대담 40년 투자경험서 얻은 교훈 '절대 돈 잃지 말라'는 원칙 손실 날법한 분야 미리 파악을 인프라 15% 이상 수익 기대 챗GPT열풍 데이터센터 수혜 美주식 외에도 유럽주식 주목
요약
블랙스톤의 스티븐 슈워츠먼 CEO는 미국 경제가 위기를 맞은 것은 아니라고 진단하며, 현재 미국 경제는 잘 버티고 있고 소비 여력이 더 커졌기 때문에 경기가 빠르게 회복되는 분위기이다고 말했습니다. 또한 인플레이션과 고금리 상황은 있지만 인공지능, 데이터센터, 인프라스트럭처 등 여전히 흥미로운 투자처가 많다고 조언하며, 블랙스톤은 현재 부동산을 포함한 250여 개 기업에 투자하고 있으며, 인프라 부문이 안정적으로 수익을 낼 수 있는 굉장히 좋은 투자처라고 생각한다고 밝혔습니다. AI, 데이터센터, 여행 산업 등도 투자할 만한 분야라고 말했습니다. 그러나 투자는 항상 스트레스 테스트를 해보고 손실이 발생할 만한 곳을 파악하는 것이 중요하다는 교훈을 전해주었습니다.
본문
'세계 최대 사모펀드 운용사' 블랙스톤을 이끄는 스티븐 슈워츠먼 회장 겸 최고경영자(CEO)가 18일(현지시간) 미국 뉴욕 맨해튼에서 열린'2023매경 뉴욕 글로벌금융리더포럼' 첫 세션 대담에서 지역은행의 유동성 부족 사태가 일어났지만 미국 경제가 위기를 맞은 것은 아니라고 진단했다.
또 미국과 중국 간 갈등의 골이 깊어지고 인플레이션과 고금리 상황이 겹치면서 불확실성이 커졌지만 인공지능(AI)과 데이터센터, 인프라스트럭처 등 곳곳에 여전히 흥미로운 투자처가 많다고 조언했다. 대담은 하영구 블랙스톤 한국법인 회장이 질문하고 슈워츠먼 회장이 답하는 형식으로 진행됐다. 다음은 일문일답.
―팬데믹(전염병의 대유행) 이후 불확실성의 시대가 이어지고 있다. 전반적으로 미국 경제 환경이 복잡해진 것 같은데 어떻게 진단하고 있나.
현장에서 보면 의외로 경제가 잘 버티고 있다고 본다. 미국이나 유럽에서 금리에 민감한 부동산·건설 같은 일부 분야를 제외하면 금리 상승 영향을 크게 받지 않는 부문은 선방하고 있다.
다만 소비 여력이 더 컸기 때문에 팬데믹 이후 경제가 빠르게 회복되는 분위기였고 지금도 비교적 잘 버티고 있다고 본다.
―지난달 미국 은행 3곳이 파산했고 유럽 크레디트스위스가 매각됐다.
과거 경기 사이클과 비교하면 현재가 그렇게 나쁘다고 보지 않는다. 일례로 1982년은 끔찍한 침체가 발생한 해였다. 미국 금리가 매우 높았다. 당시 10년 만기 국채 발행 관련 업무를 맡았는데 해당 국채 수익률이 16%였다.
지금 금리가 높다는 이야기를 많이 한다. 하지만 최근 10년 만기 미 국채 수익률이 3.6%를 오가는 수준인데 이는 과거 16%를 넘나들던 시절에 비하면 높다고 볼 수 없다.
―블랙스톤에서 근무하며 경험한 여러 경기 부침과 비교해 현재 상황을 어떻게 보는가.
지금은 위기라고 볼 수 없다. 전 세계 금융위기 이후 미국 은행이 자기자본을 3~4배로 늘렸기 때문에 전반적으로 과거에 비해 (건전성이) 큰 문제라고 보지 않는다.
팬데믹 이후 인플레이션을 통제하기 위해 미국·한국·유로존 등 각국 중앙은행이 빠르게 기준금리를 올리면서 채권가치가 급락(채권 수익률은 급등)했고 이 때문에 은행 자산가치가 평가절하되기 시작한 것이다. 다만 모든 은행이 이런 문제를 겪은 것은 아니다. 일부 은행이 손실 문제에 직면하기는 했지만 나는 그 손실이 일시적인 것이라고 생각한다. 기준금리가 낮아지면서 국채 수익률도 낮아질 것이기 때문이다. 여러 월가 분석가가 몇몇 은행에 유동성 위기를 지적하기는 했지만 해당 은행이 악성 대출 때문에 발생한 신용 손실 문제를 겪은 것은 아니다.
―이번 지역은행 폐업과 이전 금융위기를 비교할 때 달라진 게 있는가.
내가 보기에 흥미로운 점은 이번에 은행 파산위기를 부른 예금 인출 사태에서 기술의 역할이다. 실리콘밸리은행의 경우 3시간 만에 400억달러가 인출됐는데 이는 이례적인 일이다. 금융당국이나 은행이 기술 발전에 따른 이러한 비전통적 문제가 일어날 가능성을 알지 못했다.
이번 사태를 계기로 몇몇 은행이 사라지더라도 이상한 일이 아니다. 내 인생을 돌아보면 1972년 미국에는 은행이 1만2000개 이상 있었는데 지금은 약 4000개로 눈에 띄게 줄었다.
―블랙스톤은 투자 포트폴리오에 여러 산업과 기업을 담고 있다. 어떻게 굴러가고 있는가.
블랙스톤이 목요일(현지시간 20일)에 실적 발표를 앞두고 있기에 변호사가 나에게 신중하게 발언하라고 조언했다(웃음). 여러 곳에 투자하고 그중 주택을 포함해 부동산 부문이 금리 상승 영향으로 어려움을 겪는 것은 사실이다. 다만 전반적으로 기업이 잘하고 있는 것 같다.
―투자 인생을 걸어오면서 얻은 교훈 같은 것이 있나.
돈을 잃지 마라(Don'tlosemoney). 직업 차원에서 보면 펀드매니저는 고객의 돈을 자주 잃는다. 나도 1988년에 내 실수로 고객의 돈을 잃은 적이 있고 아주 당황스러웠는데 이후로 절대 그러지 않기로 다짐했다. 개인도 마찬가지다. 불확실성이 높은 상황에서 항상 우리가 해야 할 일은 자신의 투자에 대해서도 '스트레스 테스트(위기 시나리오 분석)'를 해야 한다는 점이다. 손실이 발생할 만한 곳을 파악하자는 뜻이다. 이것이 습관이 되면 투자할 때 돈을 잃을 가능성이 줄어든다.
―불확실성과 복잡성의 시대, 어디에 투자하면 좋을까.
블랙스톤에 맡기면 좋다(웃음). 힘든 시기에도 언제나 기회는 있다. 블랙스톤은 현재 기업 250여 곳에 투자하고 있는데 기업 동향을 보면 투자할 부문이 눈에 들어오기도 한다.
내가 보기에 인프라 부문은 여전히 안정적으로 수익을 낼 수 있는 굉장히 좋은 투자처라고 본다. 수익률을 15~18% 선으로 본다. 흥미로운 투자처가 많은데 부동산 중에서도 물류창고 쪽을 생각해볼 만하고 미국 주식 외에 유럽 주식도 괜찮다고 본다.
이 외에도 요즘 인기를 얻고 있는 챗GPT등 인공지능(AI)을 생각해보면AI부문이 확장되면서 마이크로소프트, 알파벳, 아마존 등 빅테크 기업이 시장을 이끌고 있다. 이런 와중에AI관련 산업을 뒷받침하기 위한 데이터센터 수요가 계속 늘어나고 있어 기회가 있을 것이다. 미국 정부가AI를 개발하는 데 더 많이 투자하고 개입해야 한다. 미국 정부가 지원 법안을 만들어 육성할 산업은 반도체 다음으로AI가 될 것으로 예상된다.
여행 산업에 투자하는 것도 유리하다. 지금도 많은 나라에서 비행기표를 구하기가 힘들다고 한다. 가격이 많이 오르기는 했지만 말이다.
지금은 고금리 시대이지만 선순위담보부채권 등이 상당한 수익률을 얻을 수 있다. 7~8년 전에는 인기가 없던 부실 채권 등도 생각해볼 수 있다. 다만 이는 쉬운 투자는 아니다.
신학철 부회장 인터뷰 양극재 공장 가을에 착공예정 음극재·첨가제도 진출 검토 GM·폭스바겐과 공급 논의 군산서 전구체 공장MOU 국산소재로 美IRA수혜 예상
요약
LG화학 부회장 신학철이 미국 양극재 공장 설립을 위한 테네시주 클라크스빌 용지를 북미 배터리 소재 전략 거점으로 육성하고, 테네시 용지는 다른 배터리 소재의 현지화가 필요할 때 클러스터 형태로 확대할 계획이라고 밝혔습니다. 또한, LG화학은 배터리 소재 사업을 강화하면서, 완성차 업체와의 협력도 검토 중이라고 전했습니다. 이외에도 LG화학은 화유코발트와 함께 새만금국가산업단지에 전구체 공장을 건설하기로 MOU를 체결하고, JV에서 자체 조달한 광물도 사용할 예정이라는 내용도 밝혔습니다.
본문
신학철LG화학 부회장(사진)이 미국 양극재 공장 설립을 위해 확보한 테네시주 클라크스빌 용지를LG화학의 북미 배터리 소재 전략 거점으로 육성하겠다는 전략을 처음 공개했다. 소재 전체를 아우르는 클러스터로 육성할 계획으로 분석된다. 아울러 올 상반기 착공 예정이었던 현지 양극재 공장은 올가을로 순연될 것이라고 밝혔다.
19일 매일경제와 만나 단독 인터뷰를 진행한 신 부회장은 이 같은LG화학의 북미 사업 전략을 공개했다. 신 부회장은 이날 중국 저장화유코발트와 1조2000억원 규모 전구체 공장 설립을 위한 업무협약(MOU)을 체결하기 위해 전북 군산을 찾았다.
신 부회장은 "테네시에 연간 생산능력이 총 12만t에 달하는 양극재 공장 2곳 설립을 앞두고 있다"며 "테네시 용지는 다른 배터리 소재의 현지화가 필요할 때 클러스터 형태로 확대할 계획"이라고 밝혔다.
LG화학은 테네시주 클라크스빌에 172만㎡ 규모 용지를 확보한 상태다. 그는 이어 "테네시에는 음극재와 전해질용 첨가제 등의 추가 진출이 가능하다"고 덧붙였다.
LG화학은 배터리 소재 사업을 강화하는 가운데 관련 밸류체인을 계속 확대하고 있다. 대표적인 제품이 양극재이지만 전구체와 황산메탈, 음극바인더, 탄소나노튜브, 분리막, 방열접착제,BAS(BatteryAssemblySolution) 등 사업도 진행 중이다. 테네시주에는LG에너지솔루션과 미국 제너럴모터스(GM)의 합작법인 얼티엄셀즈 2공장이 건설되고 있다.
미국 인플레이션 감축법(IRA) 영향으로 빠르게 커지는 북미 시장을 공략하기 위해LG화학은 배터리 소재 직납을 포함해 미국에 진출한 완성차와의 협력도 검토 중이다. 그는 "완성차(OEM) 업체로GM은 물론이고 폭스바겐과 (직납을 포함해) 논의하고 있으며, 다른 완성차 업체와도 교류를 확대하고 있다"고 설명했다.
올 하반기에는 새로운 제품을 등판시키며 배터리 소재 경쟁력을 한층 끌어올릴 방침이다. 신 부회장은 "올해 하반기 단결정 양극재를 판매하기 위해 제품 성분 연구와 공정기술 개발을 함께 진행 중"이라며 "실리콘 음극재도 오랜 기간 개발을 이어왔으며 때가 되면 출시할 계획"이라고 밝혔다.
신 부회장은 이어 "전기차 보급을 앞당기기 위해 전기차 회사뿐만 아니라 배터리 회사도 더 저렴한 제품을 개발하고 있다"며 "기술 혁신을 통해 리튬인산철(LFP), 미드니켈 양극재 등을 준비하고 있다"고 설명했다.
한편LG화학은 이날 화유코발트와 손잡고 군산 새만금국가산업단지에 전구체 공장을 건설하는MOU를 체결했다.LG화학은IRA를 고려해 새만금에 짓는 화유코발트와의 합작사(JV)에서 자체 조달한 광물도 사용할 예정이다.
신 부회장은 "JV를 만든 만큼 공동으로 원료를 구하고 공동으로 생산과 품질보증도 진행한다"면서도 "원광 확보와 정련은 화유코발트가 경쟁력이 있는 만큼 초기에는 화유코발트 의존도가 높을 것"이라고 말했다.
네이버클라우드가 삼성카드, 롯데멤버스, CJ올리브네트웍스, NICE평가정보 등과 '데이터 동맹'을 맺었습니다. 회사별로 축적된 데이터 활용 경험을 기반으로 데이터 결합, 분석, 컨설팅, 영업, 프로모션까지 상호협력을 통해 확장된 데이터 서비스를 제공할 계획입니다. 네이버클라우드는 18일 삼성카드 본사에서 이러한 내용을 담은 '데이터 얼라이언스' 업무협약을 체결하고 출범식을 가졌으며, 이번 협력을 통해 각 사는 분야별 강점을 살린 결합 데이터 상품을 기획해 판매할 예정입니다. 네이버클라우드는 네이버의 검색, 클릭 정보 기반의 관심사, 트렌드 정보 등 데이터 제공뿐 아니라 분석 플랫폼 역할도 함께 맡았으며, 5개 사로부터 결합된 데이터는 네이버클라우드의 데이터 분석 플랫폼인 '클라우드 데이터 박스'에서 제공됩니다.
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네이버클라우드가 삼성카드, 롯데멤버스,CJ올리브네트웍스,NICE평가정보 등과 '데이터 동맹'을 맺었다. 회사별로 축적된 데이터 활용 경험을 바탕으로 데이터 결합·분석부터 컨설팅, 영업, 프로모션까지 상호협력을 통해 확장된 데이터 서비스를 내놓겠다는 계획이다. 네이버클라우드는 지난 18일 서울 중구 삼성카드 본사에서 5개 회사가 이러한 내용을 담은 '데이터 얼라이언스' 업무협약을 체결하고 출범식을 가졌다고 19일 밝혔다.
데이터 얼라이언스는 플랫폼, 정보기술(IT) 서비스, 유통, 신용정보 등 분야별 데이터 활용 경험이 풍부한 기업들이 모여 더욱 확장된 데이터 서비스를 제공하는 전략적 데이터 제휴 네트워크다. 이번 협력을 통해 각 사는 분야별 강점을 살린 결합 데이터 상품을 기획해 판매할 예정이다.
특히 네이버클라우드는 국내 최대 포털 서비스인 네이버의 검색, 클릭 정보 기반의 관심사, 트렌드 정보 등 데이터 제공뿐 아니라 분석 플랫폼 역할도 함께 맡았다. 5개사로부터 결합된 데이터는 네이버클라우드의 데이터 분석 플랫폼인 '클라우드 데이터 박스'에서 제공한다.
세계적인 작가 유발 하라리는 AI 기술의 위협에 대한 경고를 계속 내놓으며, "인간이 국가와 종교와 화폐를 만들어 세상을 지배할 수 있었던 것은 이야기를 창작하는 능력 때문"이라고 말했다. 그는 챗GPT를 처음 사용했을 때의 경험을 매우 충격적이라고 털어놓았으며, 인공지능이 만드는 세상에서 사는 것이 어떤 것일지에 대한 질문이 가장 중요하다고 강조했다. 그는 최근 출간한 어린이를 위한 책에서도 인류 역사를 다루며, "우리가 살고 있는 세상은 죽은 사람들이 머릿속으로 그렸던 꿈"이라고 말했다. 그는 미래세대가 AI와 친밀한 관계를 맺게 된다면 AI가 물건을 사게 하거나, 정치적·종교적 신념을 주입할 수도 있다는 무서운 가능성을 경고했다.
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"SF소설에선 인공지능(AI)이 인간에 도전하고 인간을 공격하는 걸 두려워하는 이야기가 많다. 그런데AI는 인간에게 총을 쏠 필요가 없다. 이야기를 만들어서 인간이 서로에게 공격하게 만들면 된다."
세계적인 베스트셀러 작가 유발 하라리 히브리대 역사학과 교수(47·사진)는 이렇게 경고했다. '사피엔스' '호모 데우스' 등의 저서를 통해AI기술의 위협에 대한 경고를 지속적으로 해온 하라리는 "인간이 국가와 종교와 화폐를 만들어 세상을 지배할 수 있었던 것은 이야기를 창작하는 능력 때문이었다. 그런데AI가 스스로 이야기를 복사하는 걸 넘어서 창작하는 세상이 왔다"며AI의 위험성을 강조했다.
하라리는 어린이, 청소년을 위한 새 책을 펴내며 19일 한국 기자들과 영상 간담회를 열고 챗GPT를 처음 썼을 때의 경험에 대해 "매우 충격적이었다"고 털어놨다. 그러면서 "지금 우리가 해야 할 가장 중요한 질문은 우리가 보는 대부분의 글과 이미지와 영상을AI가 만드는 세상에서 사는 건 어떤 것일까다"고 말했다.
신작은 '어린이를 위한 사피엔스'라고 설명할 수 있는 책이다. 총 4부작으로 기획된 신작 인류 이야기 시리즈 '멈출 수 없는 우리'(주니어김영사 펴냄)의 1권은 세계 33개국에서 출간됐다. 아프리카 사바나의 유인원이었을 때부터, 비행기와 우주선으로 하늘을 날면서 거의 신처럼 되어 버린 현재까지 인류 역사를 알려준다. 하라리는 이 책에서 "우리가 살고 있는 세상은 죽은 사람들이 머릿속으로 그렸던 꿈"이라고 설명한다.
그는 최근 '사피엔스'의 10주년 특별판 서문에 챗GPT-3가 자신을 흉내내 쓴 서문을 실어 큰 화제를 모았다. 최근 세계적으로 목소리가 나오고 있는AI규제 촉구에 동참하며 비영리재단FLI가 내놓은'AI연구를 일시 중단하자'는 서한에 일론 머스크 등과 함께 참여하기도 했다. 그는 "AI연구를 다 없애자는 게 아니다. 기술은 인간에게 유익하다. 의학, 교육, 기후변화 등에 좋은 연구를 할 수 있다. 멈추고 싶어도 가능하지 않을 것이다. 그럼에도 사기업이 이런 강력한 도구를 만들어 사회에 곧장 풀어버리는 건 위험하다. 신약 개발처럼 안전한지 검증하는 과정이 반드시 필요하다"고 말했다.
챗GPT의 가장 무서운 능력은 '친밀함'이라고 꼬집어 말했다. 그는 "과거의AI는 알고리즘을 통해 플랫폼에 더 긴 시간 머물게 하며 증오와 분노를 유발하는 수준이었지만, 이제는 언어를 통해 대화하며 사람과 친밀한 관계를 만들 수 있다. 미래세대가AI와 친밀한 관계를 맺게 된다면AI는 물건을 사게 하거나, 정치적·종교적 신념을 주입할 수도 있다"고 말했다.
NHN클라우드는 룩셈부르크 클라우드 기업 '지코어'와 글로벌 클라우드 시장을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 발표했다. 이번 협약으로 NHN클라우드는 유럽 시장 진출의 발판을 마련하게 된다. 양사는 클라우드 기술과 노하우를 공유하면서 새로운 상품을 개발하고 목표 국가 및 시장에 적합한 상품을 고도화해 나갈 계획이다. 지코어는 룩셈부르크에 본사를 둔 공공 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 기업으로, 140개 국가에서 1만1천여 개 이상의 기업을 고객으로 두고 있다.
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(서울=연합뉴스) 오규진 기자 =NHN의 클라우드 계열사인NHN클라우드는 룩셈부르크 클라우드 회사 '지코어'와 글로벌 클라우드 시장 사업 확장을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다.
NHN클라우드는 이번 협약으로 유럽 시장 진출의 발판을 마련하게 됐다고 설명했다. 아울러 양사는 클라우드 기술·노하우를 공유하면서 신규 상품을 개발하고, 목표 국가 및 시장에 적합한 상품을 고도화해나갈 예정이다.
지코어는 룩셈부르크에 본사를 둔 공공 클라우드·엣지 컴퓨팅 기업으로 140개 국가에서 1만1천여 개 이상의 기업을 고객사로 두고 있다.
김동훈NHN클라우드 대표는 "양사 간의 협력으로 새롭게 출시되거나 고도화된 클라우드 서비스를 통해 한국과 일본뿐 아니라 유럽 고객사에 더욱 편하고 안전한 경험을 제공해 나가겠다"고 말했다.
챗봇으로 클라우드 운영 관리 가능 헬프나우로GPT도입 챗봇 생성 챗GPT기능 업무에 손쉽게 활용
요약
베스핀글로벌은 인공지능 챗봇 '옵스나우 어시스턴트(OpsNow Assistant)'를 멀티 클라우드 관리 플랫폼 '옵스나우360(OpsNow360)'에 적용하기 시작했다고 19일 발표했다. 이번 챗봇 적용으로 옵스나우360 이용자는 클라우드 관리 현황을 메뉴나 아이콘 클릭 없이 간단한 키워드나 일상 언어로 입력하면 확인할 수 있으며, GPT 모델을 사용해 가벼운 일상 대화부터 업무와 관련된 질문까지 모든 상황에서 적절한 답변을 제공한다. 이어서 베스핀글로벌은 고객 응대 매뉴얼에 필요한 데이터를 기반으로 답변을 생성할 수 있는 대화형 인공지능 플랫폼 '헬프나우'를 기반으로 한 챗봇 서비스를 제공하고 있다고 밝혔다.
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[이데일리 함정선 기자] 베스핀글로벌은 멀티 클라우드 관리 플랫폼 ‘옵스나우360(OpsNow360)’에GPT챗봇 ‘옵스나우 어시스턴트(OpsNowAssistant)’를 적용했다고 19일 밝혔다. 챗GPT를 업무에 활용하고 싶은 기업은 별도 인프라 등을 구축하지 않고도 챗봇 기능을 활용할 수 있다.
이에 따라 옵스나우360 이용자들은 메뉴나 아이콘을 클릭하지 않아도 ‘지원되는 클라우드 서비스’, ‘리소스 최적화 방법’, ‘이상 비용 확인해줘’ 등 간단한 키워드나 일상 언어로 문의 사항을 입력하는 것만으로 클라우드 관리 현황을 확인할 수 있다.GPT모델을 연동했기 때문에 옵스나우360, 클라우드 운영 관리와 연관된 질문 외에도 가벼운 일상생활부터 수준 높은 정보성 대화까지 모든 상황에서 자연스럽고 적절한 답변을 지원하는 것이 특징이다.
옵스나우 어시스턴트는 통합플랫폼 ‘헬프나우’를 기반으로 만들었다. 헬프나우는 고객사의 특성에 맞게 최적화한 인공지능(AI) 챗봇과 보이스봇을 개발할 수 있는 기능을 제공하는SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반의 대화형AI플랫폼이다. 지난해 말 베스핀글로벌은 헬프나우에GPT모델을 도입함으로써 사람과 대화하는 것과 같은 고품질의 대화 경험을 제공하는 챗봇과 보이스봇 생성을 지원할 수 있게 됐다.
기존 챗봇은 시나리오 설계가 필수적이며 사전 설계로 정해진 범위 내에서만 응답이 가능했다. 헬프나우는 ‘헬프나우GPT’기능을 통해 고객사가 보유하고 있는 데이터와 챗GPT를 연동해 이를 기반으로 모든 상황에 대응하는 최적의 답변을 생성할 수 있다.
예를 들어 ‘반품’이라는 목적을 가진 고객이 ‘기한·가능 여부·담당 부서’ 등 여러 가지 형태로 질문할 경우, 기존 챗봇은 세부 의도에 따른 응답을 모두 구현해야 했다. 하지만 헬프나우에 ‘반품·결제·구매’ 등 고객 응대에 필요한 매뉴얼을 등록하기만 하면 사용자의 질문과 가장 연관성이 높은 문서를 찾아내 이를 바탕으로 응답을 지원한다.
시나리오를 설계하지 않아도 되기 때문에, 투입되는 리소스를 최대 90%까지 절감할 수 있다. 정의되지 않거나 관리 범위를 벗어나는 질의에도 챗GPT를 통해 자연스러운 응답을 지원해 모든 상황에 적절한 답변을 제공한다.
헬프나우 제품군을 담당하는 베스핀글로벌의 박기철 팀장은 “헬프나우는API만 연동해 외부 지식 활용이 불가능한 여타 챗GPT탑재 서비스와는 달리, 고객 응대 매뉴얼처럼 보유하고 있는 데이터를 기반으로 한 답변 생성이 가능하다”며 “챗GPT가 인기를 모으면서 이를 업무에 활용하고 싶어 하는 기업들이 많은데 헬프나우를 이용하면 별도의 인프라 구축이나 인력 투자 없이, 챗GPT수준의 기업용 챗봇을 빠르게 도입할 수 있다”고 말했다.
AI 마케팅 솔루션 기업인 오브젠은 네이버클라우드와 하이퍼클로바X(HyperCLOVA X) 기반의 B2B 사업 확대를 위한 MOU를 체결했다. 이번 협약을 통해 양사는 금융을 시작으로 유통, 서비스 등 산업 전반에 걸쳐 확장성 있는 AI 기술요소 개발 및 초대규모 AI를 기반으로 하는 디지털 전환 협력, 공공분야를 포함한 다양한 산업군으로 사업 영역을 확대해 나가기로 했다. 이형인 오브젠 대표는 "초대규모 AI 시대의 핵심 경쟁력은 비즈니스 방식의 근본적인 변화를 이끄는 기술이 될 것"이라며 "기존의 AI 마케팅 비즈니스 강자에서 고객의 실질적인 디지털 혁신을 주도하는 기업으로 발돋움 하겠다"고 밝혔다.
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인공지능(AI) 마케팅 솔루션 기업 오브젠은 네이버클라우드와 하이퍼클로바X(HyperCLOVAX) 기반의B2B사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다.
양사는 금융 산업분야를 시작으로 유통, 서비스 등 산업 전반에 걸쳐 확장성 있는AI기술요소 개발, 초대규모AI를 기반으로 하는 디지털 전환(AIPoweredDX) 협력, 공공분야를 포함한 다양한 산업군으로 사업 영역을 확대해 나가기로 했다.
이번MOU를 통해 양사는 하이퍼클로바X를 기반으로 고객을 위한 최적의 비즈니스 개발 및 사업화를 위해 협력해 나갈 방침이다.
이형인 오브젠 대표는 "초대규모AI시대의 핵심 경쟁력은 비즈니스 방식의 근본적인 변화를 이끄는 기술이 될 것"이라며 "금융 산업을 시작으로 유통, 서비스 산업에 이르기까지 기존의AI마케팅 비즈니스 강자에서 고객의 실질적인 디지털 혁신을 주도하는 기업으로 발돋움 하겠다"고 말했다.
한편 오브젠은 2000년 설립돼AI를 기반으로 마케팅자동화 솔루션을 개발 및 제공하는 소프트웨어기업이다. 올해 1월 코스닥에 상장했다.
세계 최대 파운드리 기업인 TSMC가 미국의 반도체 지원법으로 최대 20조원에 달하는 혜택을 요구할 것이라는 보도가 나왔다. TSMC는 애리조나 공장을 기반으로 150억달러(약 20조원)에 달하는 지원을 받으려고 하고 있지만, 일부 조항에 대해서는 수정을 요청할 것으로 전망되고 있다. 미 상무부 산하 반도체법 프로그램 사무국은 초과 이익 공유에 대한 우려를 일축했으나, 이에 대해 TSMC는 아직 반대 의견을 제시하고 있다.
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세계 최대 파운드리(반도체 수탁생산) 기업인 대만TSMC가 미국의 반도체 지원법으로 최대 20조원에 달하는 혜택을 요구할 것이란 보도가 나왔다.TSMC는 반도체법 보조금을 신청하면서도 일부 조항에 대해선 반대 의견을 제시할 것이란 전망이다.
19일 미국 월스트리트저널(WSJ)에 따르면TSMC소식통은 “미국의 반도체법으로 많으면 70억~80억달러의 세액 공제를 받을 것으로 예상한다”며 “TSMC의 애리조나 공장은 60억~70억달러의 보조금을 신청해 모두 150억달러(약 20조원)에 달하는 지원을 받으려고 한다”고 밝혔다.TSMC는 외국 기업으로 역대 최대 규모인 400억달러를 투자해 애리조나주 파닉스에 공장을 증축하고 있다.
다만TSMC는 미국에 보조금을 신청하면서도 일부 조항에 대한 수정을 요청할 것으로 보인다. 한 소식통은 “TSMC가 반도체법의 초과 이익 공유 및 영업자료 제출 등 일부 조건에 대해 우려하고 있다”고 밝혔다. 미국은 1억5000만달러 이상 보조금을 받는 반도체 기업이 예상보다 많은 이익을 내면 보조금의 최대 75%를 미국 정부와 공유해야 한다는 요건을 두고 있어 한국 기업도 우려하고 있다.
이에 대해 미 상무부 산하 반도체법 프로그램 사무국은 지난 17일 “초과 이익 공유는 대부분 사업에서는 발생하지 않을 것으로 예상한다”며 기업의 이윤 추구를 제한한다는 우려를 일축했다.
미국은 반도체법을 통해 생산 보조금(390억달러)과 연구개발 지원금(132억달러) 등에 5년간 총 527억달러(약 69조원)의 예산을 편성했다. 미국 상무부는 지난달 31일부터 첨단 반도체 공장을 건설하고자 하는 기업으로부터 반도체법 신청서를 받고 있다.
이번 특강 주제는 메가존 클라우드 선배에게 듣는 클라우드 엔지니어 취업 준비 노하우를 주제로 진행되었습니다. 오늘 뿐만 아니라 4/25, 5/3, 5/10까지 총 4회에 걸쳐 진행이 되는데, 오늘 특강은 클라우드 엔지니어를 준비하는데 정말 운이 좋게도 저에게 딱 필요한 부분을 들을 수 있었습니다. 총 100명을 뽑느다고 했는데 오늘 참여자가 63명정도 인것을 보니 아직 신청할 수 있을지도 모르겠습니다.
오늘은 갑작스레 몸이 안좋아져서 다른 강의도 못듣고 앓아 누웠는데, 다행히 zoom에서 진행되는 세미나 느낌이여서 집에서도 참여가 가능했습니다. 역시 21세기 기술력은 최고네요.
첫 1시간은 클라우드 엔지니어를 어떻게 준비하면 좋을지 팁들을 알려주었고, 나머지 시간에는 메가존클라우드와 클라우드 기술에 대해 설명해주고 QNA시간을 가진 것으로 생각됩니다. 첫 1시간 이후에는 참여하지 못해서 굉장히 아쉽습니다.
클라우드 업계에 대해 궁금한 점이 많아 여러 세미나들을 최대한 참석해보려 하고 있는데, 이번 특강에서는 정말 도움이 되는 내용들이 많아서 괜찮았네요.
그리고 저와 같이 취업을 준비하는 취준생들에게 도움이 되면 좋겠다 싶어 제가 이제껏 봐온 내용들과 오늘 들은 내용을 토대로 이번 포스팅을 준비했습니다.
1. 분야에 대한 기본 지식
먼저 신입으로 어떠한 분야에 들어간다면 자신이 들어가고 싶은 분야에 대해 알아야 할 것입니다. 아주 당연한 이야기라고 생각할 수 있지만, 생각보다 어떠한 분야에 아무것도 모르고 지원하는 경우도 있고, 알더라도 말로 표현을 못해 감점이 되는 경우가 발생할 수 있습니다. 때문에 내가 지원한 분야에서 업무는 무엇인지, 그 업무를 진행하기 위함에 있어 어떤 지식을 가지고 있어야 할지 아는 것이 필수입니다.
예를들어 저는 클라우드 엔지니어가 되고 싶습니다. 그렇다면 클라우드 엔지니어가 하는 일은 무엇일까요?
클라우드 서비스를 제공하고, 관리하는 것일까요? 물론 이것도 맞지만, 클라우드 엔지니어는 고객이 제공하고자 하는 서비스에 대해 디자인하고 설계하며, 이를 구현하고 관리 및 유지까지 합니다. 이번 특강에서는 건축으로로 비교해주었는데, 정말 잘 맞는 표현인것 같습니다. 건축을 함에 있어 디자인도 중요하지만 뼈대는 어떻게 할지, 배치는 어떻게 할지, 또 소재는 어떤 것으로 할지 결정을 해야하고, 어떤 공법을 사용해 건물을 쌓아 나갈지, 쓸데 없는 것을 줄여 비용은 또 어떻게 절감을 할지 등등... 해야할 것들이 참 많습니다. 때문에 규모가 커지면 엔지니어들이 수십, 수백명이 모여 작업을 진행하기도 한다고 합니다.
2. 성장 가능성
다음으로는 우리가 '취업'에 초점을 둔 만큼 나를 표현함에 있어 내가 얼마나 성장을 할 수 있을지, 회사에 어떤 이득이 되는지 역량을 보여주는 것입니다. 사실 신입으로 들어가는 만큼 우리는 현업자들처럼 툴들을 잘 활용하고 성과를 내는 정도의 기대치는 없습니다. 하지만 우리는 계속 신입이 아닐것이고, 경력이 쌓이는 만큼 실력과 책임 또한 쌓여야 합니다. 따라서 "내가 여기오기 위해 준비하는 과정은 이러했고, 어느 정도에 성과가 있었습니다. 따라서 앞으로 이러한 역량을 쌓아 더욱 원활한 업무 수행이 가능합니다."와 같이 준비하면 좋을 듯 합니다.
이외에도 자신의 열정과 주도적인 모습을 보여주거나, 자신감 있는 모습을 보여주는 것도 하나의 방법이 될 것이고, 되도록이면 자기소개서든 면접이든 부정적인 모습이나 단어를 선택하기보다 하나라도 더 긍정적인 모습을 보여줄 수 있다면 더 좋을 것입니다.
3. 커뮤니케이션
우리는 어느 사회(가족, 학교, 동아리, 회사 등)에 있던 커뮤니케이션을 잘 해야할 필요가 있습니다. 이는 영상이나 책 등에서 많이 다뤄지고 있고, 업무 능력에 비할만큼 중요하다고 생각됩니다. 사실 이 부분은 스터디, 동아리, 동호회, 모임 등 여러 환경에서 겪어보고 피드백을 받아보는 것을 추천드립니다. 사실 이 부분은 혼자 공부하는 것도 중요할테지만, 직접 대화면서 피드백을 받아보는 것도 굉장히 좋습니다.
하지만 이런 일상적 커뮤니케이션은 회사의 커뮤니케이션과는 조금 다릅니다. 이 때에는 문서로 소통할 수 있어야 합니다. 글을 가독성있게 작성하고, 쓸모없는 부분을 제거할 수 있어야 합니다. 때문에 문서 활용 능력을 교육하기도 합니다. 결과적으로 방법은 조금 다르지만 내 생각을 잘 표현하고 전달할 수 있는 것이 주요 요건이라고 보면 될 것 같습니다.
이외에는 이런 부분이 있을 것 같습니다. "상사가 부당한 지시를 한다면 어떻게 하시겠습니까?" 면접에서 정말 자주 나오는 질문 같습니다. 제가 이 업계로 넘어오기 전에 다른 직무(마케팅, 서비스 등)에서도 이런 질문은 거의 단골 질문으로 등장했던 것 같습니다.
여기서 포인트는 "이게 부당한 지시인지 누가 판단할 것인가?"에 있는 것 같습니다. 한가지 예시로 금요일에 "이 업무는 월요일까지 제출하세요" 같은 것이 있을 것 같습니다. 특히 퇴근시간에 가까워졌다면 말이죠. 여러분이 느끼기에는 어떠신가요? 부당하다고 느껴지지 않나요?
하지만 상사 입장에서 보면 신입을 뽑고 신입이 이 일을 처리하는데 금요일이면 끝나고도 남을 정도로 일을 시켰는데, 정작 금요일에 보니 아직도 업무가 남아있던 것입니다. 그래서 "이거 월요일까지는 되어 있어야해요."라고 할 수 있습니다. 야근을 하는 것이 억울할 수 있지만, 그게 업무 능력 부족이라면 이야기가 달라진다는 것입니다. 또 상사 입장에서 곤란한 것은 이렇게 업무가 늦어지면 혼나는 것은 그 상사입니다. "왜 업무가 아직도 않끝어요?"와 같은 닥달이 들어올 것이고, 거기서 받는 스트레스가 있겠죠? 충분히 할 수 있는 일을 시켰는데 왜 아직도 못끝내서 내가 혼나야하나 생각할 수 있습니다.
물론 그 업무가 범법 행위라면 안하는게 맞습니다. :)
4. 진짜 필요한 학습하기
내가 어느 분야에 대해 공부하기 위해서 마구잡이로 관련돼 보이는 것을 공부하기 보다는 어느 한 주제에 마인드맵처럼 뻗어나가는 구조로 공부할 방향을 정하는 것이 좋다고 생각합니다. 예를들어 제가 클라우드 엔지니어에 대해 공부하기 위해서 중요한것은 네트워크, 하드웨어, DB, 스토리지, 보안, 관리 툴 등이 있습니다. 그런데 뜬금없이 알고리즘, AI 등을 공부하고 있다면, 시간 낭비와 공부 방향도 잘못되 큰 손해를 입게 됩니다. 따라서 내가 지원하려는 분야가 어떤 것을 필요로 하는지 확실히 알 필요가 있습니다.
공부 효율을 높이기 위한 방법 중 하나는 "설명하는 공부법"입니다. 그냥 혼자 공부를하고 스르륵 넘기는 것도 좋지만(어쨌든 공부를 했다는 거니까), 설명을 하면서 한번더 이해하는 것을 추가하면 기억에도 오래남고 효율 또한 증가하게 됩니다. 제가 지금하고 있는 컴퓨터 분야 뿐아니라 예전에 다른 분야를 공부할 때도 마찬가지이고, 주변에서도 많이 활용하는 방법으로 정말 효과가 좋다고 자부합니다.
5. 기록하기
사실 메모하고 기록하는 것이 쉽지 않습니다. 내가 할 것도 많아서 시간이 부족한데 메모하고 정리까지 하려고한다면 엄청난 시간이 소요될 것입니다. 하지만 간단하게라도 기록을 남기는 것이 중요합니다. 우리는 안타깝게도 기억력이 무한하지 않습니다. 하지만 단순한 메모 하나가 이 기억력을 몇 배나 높여준다면 안 할 이유가 없지 않겠습니까? 이 메모가 기억하는데 도움을 준다는 연구결과는 매우 많으니 굳이 여기에서 보여드리거나 하지는 않겠습니다.
조금 더 시간이 된다면 블로그, 노션 등을 활용해 자신이 공부한 내용들을 정리하는 것입니다. 이를 통해 자소서에 부족한 내용을 포토폴리오에 블로그 링크 등을 추가하여 자신의 능력을 보충하는데 사용할 수 있을 것입니다. 자소서에 담을 수 있는 글, 면접을 보는 시간은 한정적인데 여러분이 공부하고, 활용할 수 있는 내용을 모두 담기에는 부족합니다. 따라서 이 방법을 통해 약간의 가산점을 노려볼 수 있다는 것이 큰 장점입니다.
이것은 얼마전까지 L사에서 임원으로 근무하시던 분께 얻은 팁인데, 면접관들이 사람을 뽑기전에 이력서를 받아보게 됩니다. 하지만 이를 검증하는 과정이 필요하죠. 쉽게 말해 필요없는 사람들을 걸러낸다고 보면 될 것 같습니다. 이 때 사용하는 방법 중 하나는 여러 채용 플랫폼의 자소서를 비교해 "일관성"이 있는지 검증하는 것 입니다. 보통 자기소개서를 사용한다면 잡코리아, 사람인 등 기본 2개에서 더 다양한 여러가지 플랫폼에 자기소개서를 작성할 텐데, 잡코리아 자소서가 다르고, 사람인의 자소서가 다르다면 신뢰성이 떨어진다는 판단을 할 수 있고, 이 사람은 걸러지게 되는 것입니다.
다음 팁은 다른 분들께 얻은 팁입니다. 보통 이력서를 적든, 면접을 보든 구직자가 하는 실수가 하나 있는데, 이것은 "내가 여기에 얼마나 오고싶은가"를 어필한다는 것입니다. "나는 여기에 뼈를 묻을거에요.", "나는 여기 너무너무 오고 싶어서 다른데는 거들떠도 안봤어요." 등등 어필을 많이 하는데 사실 여기는 회사지 납골당이 아닌데... 라는 말을 듣고 많이 웃었던 기억이 있습니다. 여기서는 오히려 반대가 되야한다는 것입니다. 내가 여기를 오고 싶은것이 아닌 회사가 나를 뽑고 싶게 만들어야 뽑힌다는 것입니다.
"나는 이러한 능력이 있고, 여기에서 이러한 업무를 할 수 있어요. 저 안뽑으면 다른데로 갈텐데 그러면 후회하실걸요?" 이렇게 어필할 수 있어야 한다는 것입니다. 처음에 이 팁을 들었을 때는 정말 머리를 한대 맞은 느낌이었습니다. 내가 이걸 놓치고 있었구나 했죠.
마지막으로 이력서 준비랑 면접준비는 동시에 이루어지면 좋습니다. 이력서를 준비를 다 해놓고 면접을 준비하는 것은 일관성이 떨어질 위험이 있습니다. 자신의 이야기를 녹여 스스로를 어필할 내용을 이력서에 적고 이를 면접에서 말할 수 있어야합니다. "이력서에서 적은 내용을 면접에서 또 얘기해도 괜찮을까요?" 이렇게 생각할 수 있을 것 같은데 생각해보면 같은 얘기를 해야하는 것이 맞습니다. 면접 때 다른 이야기를 하다가 이력서와 다르면 자신의 신뢰도만 떨어뜨리는 일이니까요.
그래서 제가 사용하는 방법은 이러한 일관성있는 이야기를 2~3개 준비해서 1~2개를 이력서에 쓰고 면접 때 1가지를 숨겨두었다 필요하면 사용하는 방법입니다. 요즘 취업난에 다들 고생이 많습니다. 이 내용이 도움이 되었으면 좋겠고 모르겠는 것들이 있다면 최선을 다해서 답해드리겠습니다. 감사합니다.
우리가 데이터 유형에 대해서 알아보기 전에 왜 이것을 알아야하는지 알 필요가 있을 것 같습니다. 무작정 암기, 숙지하기 보다는 이래서 이렇게 사용하는구나를 하는 것이 훨씬 좋다는 생각이 듭니다. 하지만 '이것을 무조건 알고 있어라'하는 것은 아니고 '그런게 있구나~'하고 넘어가 주시면 될 것 같습니다.
다음은 데이터 유형이 중요한 이유를 조금 가져와 봤습니다.
값 이해 데이터 유형은 코드에서 작업하는 값의 특성을 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 변수가 정수 또는 문자열이라는 것을 알면 해당 값을 조작하거나 사용할 수 있는 방법을 예상하는 데 도움이 됩니다.
유형별 작업 다양한 데이터 유형이 나타내는 데이터의 특성에 맞게 조정된 다양한 작업을 지원합니다. 예를 들어 정수와 실수에 대해 산술 연산을 수행할 수 있으며 문자열에서 하위 문자열을 연결하거나 검색할 수 있습니다. 변수의 데이터 유형을 알면 해당 유형에 올바른 작업을 사용할 수 있습니다.
메모리 관리 데이터 유형은 값에 대한 메모리 할당을 관리하는 효율적인 방법을 제공합니다. 각 데이터 유형에는 특정 메모리 사용 공간이 있으므로 Python은 다양한 유형의 데이터에 대한 메모리 사용을 최적화할 수 있습니다.
오류 방지 올바른 데이터 유형을 사용하면 코드의 오류를 방지할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 유형에서 지원하지 않는 작업을 수행하려고 하면 Python에서 TypeError를 발생시켜 문제를 경고합니다. 적절한 데이터 유형을 사용하면 이러한 오류의 가능성을 최소화할 수 있습니다.
가독성 및 유지 관리 가능성 적절한 데이터 유형을 사용하면 코드를 더 읽기 쉽고 유지 관리할 수 있습니다. 누군가 코드를 읽을 때 데이터 유형을 기반으로 각 변수의 목적을 빠르게 이해할 수 있습니다. 이렇게 하면 전체 프로그램 논리를 더 쉽게 이해하고 장기적으로 코드를 유지 관리할 수 있습니다.
유형 검사 및 유형 힌트 Python은 동적으로 유형이 지정되는 언어입니다. 즉, 변수의 데이터 유형은 런타임에 결정됩니다. 그러나 유형 힌트를 사용하여 변수 또는 함수 인수에 대해 예상되는 데이터 유형을 표시하여 코드를 더 명확하고 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다. 그런 다음 Mypy와 같은 유형 검사 도구를 사용하여 코드에서 유형 관련 문제를 확인할 수 있습니다.
데이터 유형 종류
다음으로 파이썬에는 프로그램에서 다양한 종류의 데이터를 저장하고 조작하는 데 사용되는 몇 가지 기본 제공 데이터 유형을 정리해 보았습니다. 다음은 가장 일반적인 Python 데이터 유형 중 일부입니다.
1. 정수(Integers, int): 정수는 양수와 음수의 정수입니다. 그것들은 int 데이터 유형으로 표현됩니다.
x = 42 y = -7
2. Floats(float): Float는 소수점이 포함된 실수입니다. 이들은 float 데이터 유형으로 표시됩니다.
x = 3.14 y = -0.5
3. 문자열(Strings, str): 문자열은 문자, 숫자, 기호 및 공백을 포함할 수 있는 일련의 문자입니다. 이들은 str 데이터 유형으로 표시되며 작은따옴표 또는 큰따옴표로 묶을 수 있습니다.
name = "Alice" greeting = 'Hello, World!'
4. 부울(Booleans, bool): 부울은 'True' 및 'False'의 진리 값을 나타냅니다. 논리적 표현과 비교에 사용됩니다. 그것들은 bool 데이터 유형으로 표현됩니다.
is_valid = True is_active = False
5. 목록(Lists, list): 목록은 다양한 데이터 유형일 수 있는 순서가 지정된 항목 모음입니다. 변경 가능합니다. 즉, 생성 후 내용을 변경할 수 있습니다. 그것들은 list 데이터 유형으로 표현됩니다.
print() 함수는 지정된 메시지를 화면이나 다른 표준 출력 장치에 표시하는 데 사용되는 내장 함수입니다. 메시지는 문자열이나 다른 개체일 수 있습니다. print() 함수는 객체를 표시하기 전에 객체를 문자열 표현으로 변환합니다. 먼저 해당 포스팅은 VScode를 이용했으며, 파이썬 파일을 실행할 때에는 아래 사진처럼 재생 버튼을 눌러주면 작성한 파이썬이 작동됩니다.
다음은 예시와 함께 print() 함수에 대한 자세한 설명입니다.
단일 인수
print() 함수를 사용하는 가장 간단한 방법은 출력으로 표시될 단일 인수를 제공하는 것입니다.
print("Hello, World!")
출력: Hello, World!
여러 인수
print() 함수에 여러 인수를 쉼표로 구분하여 전달할 수 있습니다. 기본적으로 인수는 출력에서 공백으로 구분됩니다.
print("Hello,", "World!")
출력: Hello, World!
print("Hello",",","my","Python")
출력: Hello , my Python
사용자 지정 구분 기호
sep 매개변수를 사용하여 인수 사이에 사용자 지정 구분 기호를 지정합니다.
print("Hello", "World!", sep="-")
출력: Hello-World!
줄 끝
기본적으로 print() 함수는 출력 끝에 개행 문자(\n)를 추가합니다. end 매개변수를 사용하여 사용자 지정 문자열을 지정하여 이 동작을 변경할 수 있습니다.
print("Hello, World!", end=" Goodbye!")
출력: Hello, World! Goodbye!
print("Hello, World!\nGoodbye!")
출력 > Hello, World! Goodbye!
문자열이 아닌 객체 출력
print() 함수는 문자열이 아닌 객체도 출력할 수 있습니다. 객체를 문자열 표현으로 자동 변환합니다.
number = 42 print("The answer is:", number)
출력: The answer is: 42
줄 바꾸기
print()에 아무 객체를 넣지 않으면 그 줄은 공백으로 넘어가게 됩니다.
이번 포스팅에서는 파이썬에서 자주 쓰이는 print에 대해 간단하게 알아보았습니다. 앞으로 다른 내용들을 다룰 때에도 많이 사용될 것입니다.
